#数模融合

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很高兴 CelHive 能成为 seekdb 的合作伙伴之一，我们践行产品即最佳实践理念深度的体验了 seekdb 轻量级混合搜索数据库（非商单）。 作为 AI 原生混合搜索数据库，相比传统向量数据库 seekdb 凭借其创新的技术架构和易用性设计，为AI 应用开发者提供了更加强大且友好的解决方案。 seekdb Github 介绍也诠释了产品的核心理念：Unifies vector, text, structured and semi-structured data in a single engine, enabling hybrid search and in-database Al workflows. 一、SQL 语法支持：降低开发门槛，提升扩展性 支持标准 SQL 语法操作，这是相比传统向量数据库最显著的优势之一。例如：QDrant 必须通过专用 SDK 进行交互，这意味着开发者需要学习特定的 API 接口，并受限于该框架的生态系统。而 seekdb 深度兼容 MySQL 的语法、协议和数据字典，让任何熟悉 SQL 的开发者都能够无缝上手，无需额外学习成本。 扩展性角度来看，SQL 语法的支持让产品具备了更强的灵活性。开发者可以利用现有的 SQL 知识和工具链快速构建复杂查询，结合标量、向量、全文等多种检索方式，通过一条 SQL 语句就能完成多路查询与重排序。相比之下，QDrant 底层基于 Rust 实现，虽然性能优秀，但对于大多数开发者而言，Rust 的学习曲线陡峭，扩展和二次开发的门槛较高。这使得 seekdb 在面向企业级应用和快速迭代的 AI 项目中，拥有更好的适应性和长期维护优势。 二、任意 MySQL 客户端工具支持：极致的操作便利性 支持任意 MySQL 客户端工具进行操作，包括 MySQL Workbench、Navicat、DBeaver 等主流数据库管理工具。这一特性让开发者和 DBA 可以使用自己熟悉且顺手的工具进行数据库管理、查询和调试，极大提升了工作效率和使用体验。 传统向量数据库依赖专有的 UI 界面进行操作。其功能相对有限，特别是在查询向量数据时，只能进行简单的键值对查询，缺乏复杂查询、多条件过滤、聚合分析等功能。对于需要进行深度数据分析和调试的场景，能力显得捉襟见肘，开发者往往需要回到代码层面通过 SDK 进行操作，增加了开发和运维的复杂度。这一设计理念充分体现了 “用户优先” 的开发哲学，让数据库的使用变得更加自然和高效，真正做到了 “开箱即用，易学易用”。 seekdb 的单点架构设计和灵活部署方式（支持 Client/Server、嵌入式、Docker、桌面版等多种模式）使其能够快速完成安装配置，无其他组件依赖，单点启动即可运行。支持 1C2G 小规格运行，同时支持垂直弹性扩缩容，适应从开发测试到生产环境的各种场景。这种工程化的设计理念和企业级的稳定性保障，让 seekdb 不仅是一个技术先进的产品，更是一个可以信赖的商业解决方案。 三、混合搜索能力：AI 原生数据库的核心竞争力 支持向量、全文、标量、空间等多类数据的混合搜索，一条 SQL 即可完成多路查询与重排序，这是 AI 原生数据库的“分水岭” 特性。在实际的AI 应用场景中，单一的向量检索往往无法满足复杂的业务需求。 例如：在餐饮推荐系统中，用户可能会提出：“推荐距离五百米以内、人均消费 25 元、评价 4.5 分以上、不用排队的餐厅”。这个查询涉及空间位置（GIS）、标量过滤（价格和评分）以及语义理解（不用排队）三种不同的检索方式。 如果数据库不支持混合搜索，就需要分别对多种检索结果进行多路召回。这种方式相当于对每一路结果单独进行局部排序后再汇总，相比全局排序会损失精度，进而大大影响 AI 应用的效果和用户体验。seekdb 通过创新的混合搜索框架，将向量、全文、标量等多种检索能力融合在内核层面，实现真正的全局排序，确保查询结果的准确性和相关性。 提供了 Hybrid Index 功能，用户只需写入文本数据，系统会自动进行 Embedding 并生成向量索引，查询时也仅需指定文本搜索条件即可进行语义搜索。这种设计对用户屏蔽了向量嵌入和查询结果 Rerank 的复杂流程，大大简化了 AI 应用开发。 四、AI Function 与数模融合：库内实时推理能力 支持在数据库内直接进行 AI 推理，这比传统向量数据库的又一重大优势。通过 DBMS_AI_SERVICE 系统包实现大语言模型和向量嵌入模型的注册和管理，并提供 AI_COMPLETE、AI_PROMPT、AI_EMBED、AI_RERANK 等AI 函数，支持在标准 SQL 语法下进行数据嵌入和库内实时推理。 这种数模融合的设计带来了革命性的使用体验。开发者可以直接通过 SQL 语句调用 AI 模型处理数据，无需将数据从数据库导出到外部 AI 系统，再将结果导回数据库。整个 AI 推理过程在数据库内部完成，极大地简化了数据流转，降低了系统复杂度，同时提升了数据安全性和处理效率。例如，可以直接在查询中使用 AI_COMPLETE 函数对数据库中的文本进行翻译、摘要或情感分析，整个过程无需编写额外的应用层代码。 产品已经将 AI Function 的能力融入到整个混合搜索框架中，在混合检索过程中的召回、粗排、精排都可以完全融入到内核。用户可以直接向 seekdb 中插入文本 chunk，查询时直接使用原始自然语言字符串做查询，实现真正意义上的 "Doc In，Data Out"，让整个 AI 多路检索更加简单和高效。这种端到端的集成能力，也是 seekdb 作为 AI 原生数据库的核心竞争力所在。
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